序列比对的编辑距离编码实现

下面是一个基于动态规划算法实现序列比对的编辑距离编码实现的示例，使用Python语言编写：

def edit_distance(s1, s2):
    m = len(s1)
    n = len(s2)
    # 初始化编辑距离矩阵
    dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]
    # 初始化第一行和第一列
    for i in range(m + 1):
        dp[i][0] = i
    for j in range(n + 1):
        dp[0][j] = j
    # 计算编辑距离
    for i in range(1, m + 1):
        for j in range(1, n + 1):
            if s1[i - 1] == s2[j - 1]:
                dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]
            else:
                dp[i][j] = min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1], dp[i - 1][j - 1]) + 1
    # 返回编辑距离和对齐结果
    distance = dp[m][n]
    alignment = []
    i = m
    j = n
    while i > 0 or j > 0:
        if i > 0 and j > 0 and dp[i - 1][j - 1] <= dp[i - 1][j] and dp[i - 1][j - 1] <= dp[i][j - 1]:
            if s1[i - 1] == s2[j - 1]:
                alignment.insert(0, '|')
            else:
                alignment.insert(0, '*')
            i -= 1
            j -= 1
        elif i > 0 and dp[i - 1][j] <= dp[i][j - 1]:
            alignment.insert(0, '-')
            i -= 1
        else:
            alignment.insert(0, '+')
            j -= 1
    return distance, ''.join(alignment)

该函数接受两个字符串作为输入，返回它们之间的编辑距离和对齐结果。其中编辑距离通过动态规划算法计算得到，对齐结果通过回溯动态规划矩阵得到。